• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2383-2385
• /
• 2000

It is proposed a new algorithm for a neural network adaptive tracking control scheme to improve performance in this paper. In supervisory control scheme, the upper and lower bound of the parameters are directly estimated by using RBF neural network without their information, and the weighting parameters of the control input are adjusted on-line by adaptation laws. As a result, the proposed algorithm assured that the output errors go to zero without relation to existing minimum approximation errors and disturbances. The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated through the simulation of one-link rigid robotics manipulator.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2299-2301
• /
• 2000

In this paper, the design of PID controller using Neural networks for the control of non-linear system is presented. First, non-linear system is identified using BPN(Backpropagation Network) algorithm. This identified model is connected to the PID controller and the parameters of PID controller are updated to the direction of reducing the difference between the identified model output and model reference output in arbitrary input signal. Therefore, identified model output tracks the model reference output in an acceptable error range and the parameters of controller are updated adaptively. The output of the system has a good performance in case of both noisy and noiseless model reference and we can control the system stable in off-line when the dynamics of the system is changed.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
• /
• pp.714-716
• /
• 1995

This Paper presents a novel and systematic approach to a self-learning controller. The proposed controller is built on a neural network consisting of a standard back propagation (BNN) and approxinate reasoning (AR). The fuzzy inference and knowledge representation are carried out by the neural network structure and computing, instead of logic inference. An architecture similar to that used by traditional model reference adaptive control system (MRAC) is employed.

• 대한전자공학회논문지TE
• /
• 제39권3호
• /
• pp.97-104
• /
• 2002

이 논문에서는 퍼지뉴럴 시스템을 위하여 measure of fuzziness에 의한 입력공간의 분할을 최적화하는 방법을 제안한다. 이에 따라 최적화된 퍼지 부공간에 대하여 퍼지 제어규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 또한 시계열 예측 문제에서 입력패턴의 간격을 조정하여 그 성능을 검증한다. 이 방법은 샤논 함수와 index of fuzziness를 이용하여 입력공간을 분할하고, 분할된 부 공간에 대해 입력 데이터와 부합할 수 있는 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 최적의 규칙베이스를 구성하도록 한다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 최대 급경사 강하법에 의해 적응되어진다. 제안된 알고리즘을 토대로 여덟 가지의 입력패턴에 대하여 추론한 결과 입력공간의 최적분할에 의하여 수렴과정에서 초기에 오차(RMSE)가 빠르게 수렴함을 알 수 있었다.

• 한국해양공학회지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.270-282
• /
• 2015

A submerged body moving near the free surface needs to maintain its attitude and position to accomplish missions. It is necessary to validate the performance of a designed controller before a sea trial. The hydrodynamic coefficients of maneuvering are generally obtained by experiments or computational fluid dynamics, but these coefficients have uncertainty. Environmental loads such as the wave exciting force and suction force act on the submerged body when it moves near the free surface. Thus, a controller for the submerged body should be robust to parameter uncertainty and environmental loads. In this paper, the six-degree-of-freedom equations of motions for the submerged body are constructed. The suction force is calculated using the double Rankine body method. An adaptive control method based on an artificial neural network and proportional-integral-derivative control are used for the depth controller. Simulations are performed under various depth and speed conditions, and the results show the effectiveness of the designed controller.

• 한국펄프종이공학회:학술대회논문집
• /
• 한국펄프종이공학회 2001년도 추계학술발표논문집
• /
• pp.43-43
• /
• 2001

원료의 저급화와 공정의 폐쇄화가 급속히 진행되고 있는 현재의 국내 제지산업 현황을 고려할 때 고품질의 제품을 저렴하게 생산하기 위해서는 화학첨가제의 효과적 활용기술 확립과 이를 통한 초지공정 wet end의 성공적 제어기술이 요청된다. 특히 환경보전과 환 경관련 규제에 부응하기 위하여 초지공정의 무방류화가 점차 가속화되고 있는 현 시점에 서 wet end의 효율적 관리를 위해서는 그 동안 개방형 wet end에서 적용되던 개념의 공 정관리의 한계를 극복할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 공정의 폐쇄화에 따른 습부화학적 문제를 해결하기 위해서는 백수의 재활용에 따른 지료 화학적 특성을 평가하고 고분자전해질의 거동을 분석해야 한다. 보류향상제 혹은 탈수촉 진제로서 첨가된 고분자전해질은 그 기능을 수행하기 위해서는 섬유에 흡착이 이루어져 야 하므로 백수로 제조된 지료 내에서 고분자전해질의 흡착 특성을 파악하는 것은 습부에 서 일어나는 현상들에 대한 이해 및 효율적인 공정제어를 위한 첫 단계라 할 수 있다. 본 연구에서는 실험실적으로 제조된 백수를 이용하여 조성된 지료 내에서 양이온성 구 아 검의 흡착현상을 분석하였다. 본 연구에서는 폐쇄화의 기준으로 폐쇄화 정도(Level of C Closure ; LC)에 따라 실험을 수행하였다. 여기에서 LC란 총 사용된 물의 양에 대한 지료조성 시 사용되는 백수의 양을 백분율로 나타낸 것이다. 양이온성 구아 검의 흡착을 평가하기 위해 PhenoVsulfuric acid spectrophotometric method를 이용하여 펄프 슬 러리 상등액에 존재하는 미흡착된 양이온성 구아 검의 함량을 측정하였고. 양이온성 구아 검 이 섬유상에 흡착하였을 때 나타나는 섬유의 S-potential 변화와 펄프 상등액의 양이 온 요구량 변화를 평가하였으며 이들의 상관관계를 분석하였다.축력으로 변형시키는데 비해 도침은 단순히 압축 압력만을 종이에 가하는 것이 다르다고 볼 수 있는데, 라 이너지와 백상지가 같은 조건하에서 왜 이러한 큰 차이를 보이는 이유를 아직 알수 없다.해 동일한 공정 데이터들올 이용하여 보편적으로 사용하는 통계기법 중의 하나인 주성분회귀분석을 실시하였다. 주성분 분석은 여러 개의 반응변수에 대하여 얻어진 다변량 자료의 다차원적인 변 수들을 축소, 요약하는 차원의 단순화와 더불어 서로 상관되어있는 반응변수들 상호간 의 복잡한 구조를 분석하는 기법이다. 본 발표에서는 공정 자료를 활용하여 인공신경망 과 주성분분석을 통해 공정 트러블의 발생에 영향 하는 인자들을 보다 현실적으로 추 정하고, 그 대책을 모색함으로써 이를 최소화할 수 있는 방안을 소개하고자 한다.금 빛 용사 둥과 같은 표면처리를 할 경우임의 소재 표면에 도금 및 용 사에 용이한 재료를 오버레이용접시킨 후 표면처리를 함으로써 보다 고품질의 표면층을 얻기위한 시도가 이루어지고 있다. 따라서 국내, 외의 오버레이 용접기술의 적용현황 및 대표적인 적용사례, 오버레이 용접기술 및 용접재료의 개발현황 둥을 중심으로 살펴봄으로서 아직 국내에서는 널리 알려지지 않은 본 기 술의 활용을 넓이고자 한다. within minimum time from beginning of the shutdown.및 12.36%, $101{\sim}200$일의 경우 12.78% 및 12.44%, 201일 이상의 경우 13.17% 및 11.30%로 201일 이상의 유기의 경우에만 대조구와 삭제 구간에 유의적인(p<0.05) 차이를 나타내었다.는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수